# 导入llama_index核心库中的VectorStoreIndex和Document类
from llama_index.core import VectorStoreIndex, Document

# 构建示例文档内容的列表
sample_texts = [
    "LlamaIndex是一个强大的数据框架，用于构建LLM应用。它提供了多种索引类型和查询功能。",
    "查询引擎是LlamaIndex的核心组件，负责处理用户查询并返回相关答案。",
    "RAG（检索增强生成）技术结合了检索和生成，能够提供基于文档的准确回答。",
    "向量索引通过嵌入向量实现语义搜索，能够理解查询的深层含义。",
]

# 将每条文本内容封装为Document对象，便于后续索引处理
documents = [Document(text=text) for text in sample_texts]

# 基于文档对象列表创建向量索引
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# 通过索引对象获取查询引擎
query_engine = index.as_query_engine()

# 使用查询引擎执行问题检索，自动返回相关答案
response = query_engine.query("什么是LlamaIndex？")

# 打印查询结果到控制台
print(f"查询结果: {response}")
